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[发明专利]一种基于fNIRS分析的ROI脑区通道优化筛选方法-CN202310258046.2在审
发明人：谢平;何广智;程生翠;王子怡;刘冬梅;陈晓玲;张学敏;张腾宇;李增勇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2023-03-17 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于fNIRS分析的ROI脑区通道优化筛选方法，具体包括：同步采集多通道近红外信号，并对其进行预处理，得到脑血氧浓度信号；对预处理后的多通道脑血氧信号计算多类时域特征集合，采用最小二乘法的特征融合算法对时域多特征集合进行特征融合，得到时域最优特征集；基于排列组合算法构建各ROI区通道第一集合，进一步采用先序遍历算法构建ROI区通道第二集合；采用局部‑全局寻优方法，确定使得局部评价指标和大脑全局评价指标最大的ROI区通道第二集合元素，得到大脑各ROI区最优通道组合，实现脑功能状态的有效监测；本发明能够反映大脑真实神经活动。
一种基于 fnirs 分析 roi 通道优化筛选方法

[发明专利]一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法-CN202111266151.8有效
发明人：陈晓玲;刘影;刘兰祥;杨远翔;胡晓翎;董晓娇;王稼鑫;程生翠;常清雅;谢平;陈杰 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A61B5/397 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于肌电信号的多层次运动功能评估方法，其包括以下步骤：S1得到多通道EMG信号；S2基于肢体肌肉多层次动态特征分析方法进行建模，获取多层次动态特征；S3根据获取的多层次动态特征，进行肌肉多层次响应机制及运动功能评估策略的分析；S4根据功能肌群协同作用的模块化结构及功能网络特性，获得针对肢体运动模式异常及功能结构改变的情况；S5确定肢体肌肉多层次动态响应机制及构建运动功能评估策略。本发明从单通道肌电信号、双通道肌电信号、多通道肌电信号进行肢体肌肉多层次动态响应分析，得到肌肉的多层次动态响应演变规律，构建基于肌电多层次动态特征综合评估策略，为运动功能状态有效评估提供可行依据。
一种基于电信号多层次运动功能评估方法

[发明专利]一种多模态人体参数同步采集系统及方法-CN202111659039.0在审
发明人：谢平;程生翠;张腾宇;陈晓玲;李增勇;郝莹莹;王子怡;杨远翔;蔚建;李昕;梁振虎 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种多模态人体参数同步采集系统及方法，涉及多模态信息研究及同步采集领域。本发明包括多模态信息采集硬件系统、上位机软件系统及无线网络传输部分，其中硬件系统包括计算机、脑电‑脑氧信息同步采集装置、脑电、脑氧、肌氧、肌电及运动信息采集及传输、同步触发等部分，提供多模态信息采集的硬件设备基础；并基于MATLAB的GUI环境开发上位机软件系统，实现多类任务选择及呈现、同步触发打标、信号接收、保存、预处理及波形实时显示等功能；无线网络传输部分实现运动过程中多模态人体参数信息的实时采集及传输。本发明便于无线传输、多类信号同步采集，在时间上实现精确匹配。
一种多模态人体参数同步采集系统方法

[发明专利]一种基于小波和非负张量分解的时频空肌肉协同分析方法-CN202111413019.5在审
发明人：谢平;常清雅;程生翠;陈晓玲;王新宇;杨轶楠;胡晓翎 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-11-25 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： A61B5/397 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波和非负张量分解的时频空肌肉协同分析方法，属于神经康复工程及运动机制技术领域，所述方法首先进行上肢运动过程中多通道表面肌电信号的同步采集和预处理；然后对预处理后的数据进行小波分解，对小波变换后的时频肌电信号，将同一动作的多通道时频信号构建成小波信号数据张量；通过预先设置分解层数，将分解后的三个矩阵和核张量相乘,得到重构数据张量，再计算拟合值FIT；再判断协同与非协同关系；最后判断协同肌的频谱分量。本发明从运动的产生与执行角度，探讨肌肉协同模型中协同肌在不同频段上的功能激活状态，有助于揭示神经系统功能的内在模式，能够为卒中患者运动康复过程提供生理依据。
一种基于张量分解时频空肌肉协同分析方法

[发明专利]面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法-CN202110351265.6有效
发明人：陈晓玲;杨远翔;谢平;刘影;董晓娇;程生翠;江国乾;武鑫 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01M13/045 文献下载
摘要：本发明提供一种面向轴承故障识别的CNN模型可视化优化方法，具体实施步骤如下：首先，使用轴承故障试验台的振动加速度传感器采集测试轴承的不同状态下驱动端和风扇端的高频振动加速度信号数据；然后，对轴承振动加速度信号数据做预处理，并划分为训练集、测试集和验证集；接着，搭建轴承故障识别CNN模型，并初始化，将样本图像与标签作为训练样本来训练完整的卷积神经网络模型，并记录完整的卷积神经网络模型中各层相关参数和超参数信息；最后，将轴承故障识别CNN模型可视化，并对可视化模型结果进行分析评估，并依照优化方法优化模型结构。本发明使用了三种可视化的方法，同时得到了基于可视化的参数优化方法和基于可视化判断网络模型的方法。
面向轴承故障识别 cnn 模型可视化优化方法

[发明专利]基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法-CN202110507436.X有效
发明人：谢平;王子怡;程生翠;刘兰祥;王稼鑫;杨轶楠;董晓娇;李增勇;陈晓玲 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： A61B5/389 文献下载
摘要：本发明提供一种基于肌电和肌氧信号的运动功能监测管理方法，其包括：同步采集不同动作模式下的多通道肌电和肌氧信号；对肌电及肌氧信号进行预处理；对预处理后的信号进行特征提取；构建多模态特征指间回归分析模型，对特征指标之间进行回归分析，研究两两指标之间的关系；构建基于多模态特征指标间的肌肉‑血管状态监测模型，实现对运功功能的客观描述和精准监测。本发明拓展研究多模态关联及耦合分析方法，从肌肉协同特性、组织血氧代谢及肌肉‑血管的非线性耦合特性等层面，构建有效刻画多层次耦合特性的单模态及跨膜态耦合特征指标，综合描述肌肉‑血管间的多层次信息交互特性，实现运动功能的多层次有效刻画和精准监测管理。
基于信号运动功能监测管理方法

[发明专利]融合脑电与功能近红外光谱技术的脑功能监测管理方法-CN202110507425.1在审
发明人：谢平;程生翠;童云杰;张园园;王子怡;郝莹莹;程生举;蔚建;张腾宇;李增勇 -专利权人：燕山大学
申请日： 2021-05-10 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本发明提供一种融合脑电与功能近红外光谱技术的脑功能监测管理方法，步骤为：对脑电和脑血氧信号进行同步采集；对采集的信号分别进行去除伪迹干扰的预处理；分别获取脑电‑脑电耦合特征指标MSMVTE、脑血氧‑脑血氧耦合特征指标DFC和脑电‑脑血氧耦合特征指标CIF；进行指标数据的归一化处理，得到标准化的耦合特征指标；分别计算两两指标间的皮尔逊相关系数ri及显著性系数pi；构建脑功能监测模型，分析各耦合特征指标间相关性的强弱及相关的显著性程度，对脑功能状态进行监测管理。本发明融合EEG与fNIRS技术，综合二者空间和时间分辨率的优势，有助于深入、全面地认识大脑在运动过程中脑活动的神经机制，实现大脑功能监测的有效管理。
融合功能红外光谱技术监测管理方法

[发明专利]一种基于车联网的驾驶员疲劳驾驶监测预警方法及系统-CN201811219104.6有效
发明人：杜义浩;刘兆军;谢平;齐孟松;付子豪;郝慎才;张艺滢;任娜;程生翠;田伟;崔瑞雪 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-10-19 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G08B21/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于车联网的驾驶员疲劳驾驶监测预警方法及系统。所述监测预警方法包括：同步采集驾驶参数；对驾驶参数进行预处理，并分别对驾驶参数进行特征提取，确定特征全集；对特征全集内的特征进行归一化处理，并通过序列浮动向前选择算法对特征全集内的特征进行筛选，确定最优特征子集；以最优特征子集作为支持向量机的输入，以驾驶员的驾驶状态作为支持向量机的输出，搭建疲劳检测模型；根据疲劳检测模型确定驾驶员的当前驾驶状态；利用车联网技术将当前驾驶状态实时传输至客户端，由客户端的使用人员或企业进行监控。根据本发明所提供的方法及系统能够降低监测系统的误识率，解决由于佩戴检测设备影响驾驶舒适度的问题。
一种基于联网驾驶员疲劳驾驶监测预警方法系统

[发明专利]一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法-CN202010018077.7有效
发明人：谢平;张园园;陈晓玲;张木莲;程生翠;房丽鹏;张昌梦;崔晓东;庞晓晖 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-01-08 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度多变量传递熵的多通道脑电耦合分析方法，属于非线性动力学因果系统及大脑感觉运动网络研究的技术领域，其包括以下步骤：一、采用32通道的Neuracle设备采集多通道脑电信号；二、采用matlab软件对采集到的脑电信号分别进行去除基线漂移、肌电干扰、眼动干扰和50Hz工频干扰的预处理；三、采用粗粒化分析方法对多通道脑电信号进行20个不同的尺度分解；四、采用多变量传递熵方法分析不同尺度下的脑电信号在不同时频间的耦合特性，定量刻画不同脑区间非线性耦合和信息传递特征。本发明具有能够描述大脑运动感觉皮层间的非线性特征，并深入探索大脑不同区域间的耦合强度及信息传递的效果。
一种基于尺度多变传递通道耦合分析方法

[发明专利]基于粒子群算法的神经元群模型参数自适应优化方法-CN201910622679.0有效
发明人：谢平;袁航;陈晓玲;张昌梦;金子强;程生翠;张园园 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-07-11 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粒子群算法的神经元群模型参数自适应优化方法，其步骤包括：S1：初始化粒子群，设置粒子群算法基本参数，设置每个粒子的参数组合搜索范围，设置神经元群模型基本参数；S2：计算初始粒子群中每个粒子的适应度值，根据粒子适应度值初始化粒子个体极值和全局极值；S3：更新粒子速度和位置；S4：计算新的粒子适应度值，更新粒子个体极值和全局极值；S5：判断是否满足最大迭代次数，是则输出全局最优粒子，否则返回步骤S3；步骤S6：根据步骤S5输出的全局最优粒子，获得脑电频段的最优参数组合。本发明提供了一种便捷高效的神经元群模型参数调节方法，增加了参数辨识准确性，缩短了调节时间。
基于粒子算法神经元模型参数自适应优化方法

[发明专利]基于运动想象的手部康复训练方法-CN201911214330.X在审
发明人：杜义浩;房华蕾;王子豪;于金须;郝慎才;白晓林;袁航;程生翠;温美哲 -专利权人：燕山大学
申请日： 2019-12-02 - 公布日： 2020-05-08 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于运动想象的手部康复训练方法，首先设计包含文字语音、图片语音、虚拟动作在内的多种虚拟场景，深层次诱导受试者进行肢体运动想象；通过脑电采集设备实时采集大脑运动想象区的脑电信号，经信号预处理、特征提取、分类识别后将结果以指令形式通过蓝牙发送给可穿戴康复机械手，利用可穿戴康复机械手辅助受试者进行抓握训练，实现运动想象和物理治疗相结合方式进行手部康复训练。同时，通过Leap Motion采集受试者手部动作，并同步到虚拟场景中的虚拟手，实现可穿戴康复机械手与虚拟手的虚实交互，刺激受试者进行主动运动想象。本发明加速了受试者大脑受损运动区功能的重塑和手部康复速度与康复效果，提高患者手部康复训练的主动性。
基于运动想象康复训练方法

[发明专利]基于肌电反馈与Kinect交互的虚拟康复系统及训练方法-CN201811181254.2在审
发明人：谢平;王磊磊;陈伟;程生翠;张艺滢;谢博多;杜义浩;张宁宁 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-10-11 - 公布日： 2019-02-15 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本发明公开了基于肌电反馈与Kinect交互的虚拟康复系统及训练方法，所述系统包括数据采集部分和虚拟现实人机交互部分；所述数据采集部分包括肌电信号数据采集模块和Kinect肢体动作识别模块；所述虚拟现实人机交互部分包括康复训练方式选择模块和虚拟现实人机交互模块；所述系统的康复训练方式包括肌电反馈方式、Kinect交互方式和肌电+Kinect结合方式，从而可以满足患者不同关节康复训练的需求；所述肌电+Kinect结合方式为一种全新的康复训练方法，通过Kinect进行肢体动作识别，由肌电信号进行肌力大小评估，实现对虚拟康复训练场景难度系数的自适应调整，从而可以满足患者的个性化康复需求。
康复训练肌电虚拟现实人机交互肌电信号结合方式康复系统数据采集肢体动作虚拟方式选择模块数据采集模块自适应调整反馈反馈方式交互方式康复需求难度系数肌力关节个性化场景评估

[发明专利]一种基于运动想象与增强现实的康复训练方法-CN201810834728.2在审
发明人：谢平;王磊磊;陈伟;程生翠;张艺滢;陈晓玲;谢博多;杜义浩;王坤;胡希琛 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动想象与增强现实的康复训练方法，所述康复训练方法将运动想象与增强现实技术相结合，针对脑卒中软瘫期患者运动能力十分微弱的特征，设计基于运动想象的康复训练模式，即对患者的脑电信号进行采集、处理和分析，基于运动想象，通过离线训练和在线控制，来实现对康复场景的控制；利用Kinect扫描技术来获取真实场景，通过增强现实技术，将虚拟物体添加到真实场景中，达到对现实增强的效果，患者可以通过运动想象模式实现对真实场景中虚拟物体的控制，完成相应的任务，这大大提高了患者康复训练的积极性，从而可以达到脑功能重塑的效果，进而有利于患者的康复。本发明大大提高了患者康复训练的积极性，能够达到脑功能重塑的效果。
康复训练运动想象真实场景增强现实技术虚拟物体增强现实脑功能处理和分析康复患者运动离线训练模式实现脑电信号扫描技术现实增强在线控制脑卒中采集场景

[发明专利]一种基于Kinect的健身指导训练系统及方法-CN201810748176.3在审
发明人：谢平;陈伟;王磊磊;蒋雄鹰;程生翠;谢博多;尹永浩;于金须;杜义浩 -专利权人：燕山大学
申请日： 2018-07-10 - 公布日： 2018-11-23 - 主分类号： A63B24/00 文献下载
摘要：本发明涉及运动健身设备技术领域，尤其涉及一种基于虚拟场景的交互式健身系统及方法。包括健身器材，Kinect传感器，大屏显示器，计算机主机，音响，健身管理系统，健身用户可选择不同器械与虚拟场景相结合，通过引入动作评估纠正和视、听、触觉多方面反馈来及时修正、规范健身动作，达到快速养成规范健身效果。实时评估用户健身动作，根据其完成效果自适应改变动作触发阈值或项目种类以调整训练难度系数，同时还可通过调整训练次数、训练时间、选择不同器械来调整训练难度。在系统检测到用户完全正确完成某一健身动作时，训练次数便自动增加一次，直到用户完成本项训练设定的目标次数后方可进入下个一训练项目，实现训练节奏主动控制。
健身虚拟场景器械运动健身设备大屏显示器计算机主机动作触发管理系统健身器材健身系统健身效果健身指导难度系数实时评估系统检测训练系统训练项目主动控制自适应传感器触觉音响修正反馈节奏引入评估纠正

[发明专利]一种基于多源生理信息的驾驶员疲劳及情绪评价方法-CN201710942971.1在审
发明人：谢平;齐孟松;邹策;张艺滢;孙凯;刘兆军;程生翠;杜义浩;何群 -专利权人：燕山大学
申请日： 2017-10-11 - 公布日： 2018-03-23 - 主分类号： A61B5/0402 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多源生理信息的驾驶员疲劳及情绪评价方法，包括以下步骤1、同步采集驾驶员脑电、心电、肌电和姿态信号；2、对生理信号进行预处理和特征提取；3、构建模糊神经网络的评估模型，实现驾驶员疲劳及情绪评估；4、基于评估模型并利用遗传算法不断学习驾驶员的评价指标，提取驾驶员疲劳及情绪评价的规则方法，提高评估准确性。本发明强调决策信息的全面性以及分类方法的先进性，极大地提高了驾驶员疲劳及情绪评价的准确率，降低了交通事故的发生概率。
一种基于生理信息驾驶员疲劳情绪评价方法

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